基于被动水声信号的淡水鱼种类识别

• 作者: 李路 涂群资 熊善柏 赵思明 马章宇 黄汉英
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 淡水鱼 被动水声信号 种类识别 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 农业信息化工程
• 页码范围: 166-171
• 页数: 6页
• 分类号: S24|TB56
• 字数: 5170字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2017.08.018

摘要

针对淡水鱼种类自动识别问题,采用被动水声信号作为数据源,运用维纳滤波和采样降噪法对水声信号进行预处理,通过4层小波包分解算法提取频段能量,结合信号的短时平均能量和短时平均过零率构建特征向量,使用概率神经网络分类器实现了淡水鱼种类的快速识别,研究了不同平滑因子取值对识别效果的影响.结果表明,当平滑因子为9 ～19时识别效果最佳,其中草鱼、鳊鱼、鲫鱼的识别正确率均为100％,无鱼状态的识别正确率为77.3％,总正确率为94.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊善柏	华中农业大学食品科技学院	244	4531	37.0	51.0
2	赵思明	华中农业大学食品科技学院	241	4066	34.0	48.0
3	黄汉英	华中农业大学工学院	22	116	6.0	9.0
4	涂群资	华中农业大学工学院	4	10	2.0	3.0
5	李路	华中农业大学工学院	11	27	3.0	5.0
6	马章宇	华中农业大学工学院	2	9	2.0	2.0